托尼布莱尔研究所称人工智能对英国有利，因为 ChatGPT 是这么说的

非营利智库托尼·布莱尔全球变化研究所（TBI）最近发布的一项研究表明，人工智能可以简化英国的劳动力队伍，减少政府成本数十亿美元，并实现40%以上工人任务的自动化。

然而，根据研究，这些好处需要政府“投资人工智能技术，升级数据系统，培训员工使用新工具，并承担因员工提前退出劳动力市场而产生的裁员成本”。

研究人员写道，未来五年每年将花费约 40 亿美元，此后每年将花费 70 亿美元。

但据读过该论文的外部研究人员称，这项研究的真正问题在于它对 ChatGPT 的依赖。

牛津大学的 Mohammad Amir Anwar 在 X 上表示，托尼·布莱尔研究所是在“胡编乱造”，与此同时，华盛顿大学的 Emily Bender 告诉 404 Media 的 Emanuel Maiberg，研究人员“不妨对着魔术 8 球摇晃，并写下它显示的答案”。

问题

TBI 研究人员着手对整个劳动力进行高层次概述，以便他们能够预测自动化未来可能对市场产生的潜在影响。

他们确定，人工智能几乎可以立即为英国节省数十亿美元。根据研究报告，投资成本与潜在节省“意味着在公共部门充分利用人工智能每年可节省近 GDP 的 1.3%，相当于按今天的标准每年 370 亿英镑。”

研究人员甚至声称“这相当于总体效益成本比为 9:1”，并且“我们估计，五年后，该计划可以累计节省每年 GDP 的 0.5%（或按今天的标准为 150 亿英镑），这意味着，如果这项技术能够迅速推广，效益成本比可以达到 1.8:1。”

虽然这些数字确实令人兴奋，但尚不清楚它们是否具有任何实际意义。

问题在于研究人员是如何得出这些结论的。他们没有对工人和雇主进行详尽的研究来确定自动化将如何影响特定职位，而是使用 O*NET 数据集来识别工人执行的 20,000 项任务，然后将数据输入 ChatGPT。然后，该团队提示 AI 确定哪些任务适合自动化以及可以使用哪些工具来实现自动化。

据研究人员称，如果让人类专家来完成每项任务，他们的工作就会变得“棘手”，从科学的角度来说，这意味着工作太难完成。

这也意味着，表面上，研究人员很难评估 ChatGPT 的每个输出——该团队表示，他们使用人工智能系统对近 20,000 个任务进行了分类。

如果我们可以假设人工智能犯了错误（根据 TBI 研究和 ChatGPT 制造商 OpenAI 的网站，这些模型容易出错），那么我们也可以假设研究包含错误的信息，并且同行评审也会很棘手。

自动化并不容易

那么，真实的数字是多少？从技术上讲，ChatGPT 不可能逐个任务地了解自动化的细微差别，因为由于手动创建数据集非常困难，因此所需的数据几乎完全不可能出现在其数据集中。

当涉及到解决人工智能系统尚未训练过的新问题时，生成系统往往会失败。

例如，自动咖啡机已经存在了几十年，但通用自动化——教人工智能系统在任何地方、任何房间煮咖啡——被认为是人工智能和机器人领域的一个突出问题。

简而言之，自动化很困难，需要对每个单独的任务采取细致入微的方法。

例如，早在 2017 年，随着生成式人工智能热潮开始升温，人们就认为自动驾驶将在几年内得到解决。埃隆·马斯克甚至曾预测，到 2020 年，特斯拉将运营 100 万辆自动驾驶出租车。

但截至 2024 年 7 月，绝大多数自 2021 年起致力于自动驾驶汽车的汽车制造商、初创公司和大型科技公司都已关闭了各自的项目。事实证明，99% 的驾驶都可以实现自动化，但到目前为止，还没有一个工程团队想出如何安全地自动化最后 1% 的极端情况。

虽然很容易想象任何简单的任务都可以自动化，但背景很重要。ChatGPT 可能能够输出文本，表明只要你投入足够的资金，任何工作都可以自动化，但迄今为止，事实证明这些说法是错误的。

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